AI Grounding
Fondement de l'IA
La mise en relation IA relie les affirmations ou actions générées à des preuves, des sources trouvées ou des données système fiables. Les méthodes et scores varient. Il n'existe pas de protocole de mise en relation unique.
Un autre exemple
Un employé demande si les congés non utilisés se reportent. Chaque affirmation de réponse doit pointer vers la bonne section dans le manuel actuel. Elle doit également indiquer la date effective et omettre le texte ancien ou contradictoire. Une citation seule ne prouve pas que la source soutient l'affirmation.
Parties principales
- 01Preuve faisant autorité
- 02réclamation liée à la source
- 03vérification d'implication
Utilisez-le lorsque
Utilisez ce terme lorsque chaque affirmation de réponse doit être liée à des preuves contrôlées ou à un état actuel de confiance. Ensuite, vérifiez que les preuves la soutiennent.
Ne l'utilisez pas lorsque
N'appelez pas recherche, citation visible ou longue invite un ancrage réussi sans vérifier chaque affirmation.
Nom utilisé dans le code
claim → supporting source span → entailment check Avant d'expédier
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Fondement de l'IA (AI Grounding). User context: Un employé demande si les congés non utilisés se reportent. Chaque affirmation de réponse doit pointer vers la bonne section dans le manuel actuel. Elle doit également indiquer la date effective et omettre le texte ancien ou contradictoire. Une citation seule ne prouve pas que la source soutient l'affirmation. AI method or concept: Fondement de l'IA (AI Grounding). Why it fits: Utilisez ce terme lorsque chaque affirmation de réponse doit être liée à des preuves contrôlées ou à un état actuel de confiance. Ensuite, vérifiez que les preuves la soutiennent. Do not use it when: N'appelez pas recherche, citation visible ou longue invite un ancrage réussi sans vérifier chaque affirmation. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Aucun standard officiel unique ne régit l’ensemble du terme. Sa signification peut varier selon les équipes, plateformes ou frameworks. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
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Review how Fondement de l'IA (AI Grounding) is used now. Definition: La mise en relation IA relie les affirmations ou actions générées à des preuves, des sources trouvées ou des données système fiables. Les méthodes et scores varient. Il n'existe pas de protocole de mise en relation unique. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.